论水资源承载能力与水资源优化配置之间的关系(.doc

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论水资源承载能力与水资源优化配置之间的关系基金项目：水资源与水电工程科学国家重点实验室开放研究基金（2003B007）、河南省杰出青年科学基金（512002500）
第一作者简介：左其亭（1967-），男，河南固始人，工学博士，教授，水文学及水资源专业。Email: zuoqt@

左其亭
郑州大学 环境与水利学院 河南·郑州 450002
摘要 本文在简单介绍水资源承载能力和水资源优化配置概念的基础上，阐述了二者之间的关系。二者既有区别又有联系，水资源优化配置是通过建立优化模型来选择水资源配置方案；水资源承载能力是计算得到的水资源对社会经济最大支撑规模，也可以通过优化模型来计算；水资源承载能力可以作为水资源优化配置模型的约束条件。本文把水资源优化配置模型分为三个层次，即不承载条件下的水资源优化配置模型、承载条件下的水资源优化配置模型、面向可持续发展的水资源优化配置模型；给出各层次模型表达式，并对其进行比较。最后以郑州市为例，介绍各层次模型的应用意义。
关键词 水资源承载能力，水资源优化配置，优化模型，可持续发展
1 引言
水是人类不可缺少的一种宝贵资源，任何有生命的生物不可能离开水。然而，随着社会经济的发展，人类对水的需求量不断增加，水资源问题日益突出，严重制约着人类社会和经济的发展，迫使水资源学术界不得不思考：在特定区域，到底水资源能承受多大的社会经济规模？有限的水资源如何科学合理地分配？回答这些问题涉及到水资源承载能力研究和水资源优化配置研究两方面问题，对水资源规划、管理和保证水资源可持续利用有重要指导意义。
水资源承载能力的概念，最早源自于《生态学》中的“承载能力”一词，是自然资源承载能力的一部分[1]。其研究的主体是资源与环境系统，客体是人类或更广泛的生物群体。近年来，我国不少学者对水资源承载能力的概念及计算方法进行深入探讨[2][3][4]。尽管对水资源承载能力的定义在表述上各有不同，但其表达的基本观点和思路并无本质差异，都强调了“水资源支撑能力”的含义。可以把“水资源承载能力”简单定义为：“一定区域、一定时段，维系生态系统良性循环，水资源系统支撑社会经济发展的最大规模”。因此，在实际应用时，求解水资源承载能力可以通过建立优化模型来实现。
对水资源优化配置的研究始于20世纪60年代初期，1960年科罗拉多几所大学对计划需水量的估算及满足未来需水量的途径进行研讨，体现了水资源优化配置的思想[5]。后来，随着数学、运筹学和计算机技术的发展以及水资源供需矛盾日益突出，水资源优化配置理论及应用研究得到迅速发展，国内外已有大量研究成果（如[5][6][7][8][9]）。水资源优化配置实际上就是“运用系统工程理论方法，建立水资源优化配置模型，以此制定水资源配置方案”。
国内外关于水资源优化配置和水资源承载能力的研究已有大量文献，但是，在水资源承载能力和水资源优化配置的联系方面论述还不多见，多数是在水资源优化配置模型中包含水资源承载能力约束，或者在水资源承载能力计算时采用优化模型方法。在实际应用上，需要弄清楚二者之间的联系，得出更加切合实际的水资源规划和管理决策。
本文主要目标是，（1）阐述水资源承载能力和水资源优化配置之间的联系；（2）分别介绍“不承载条件下”、“承载条件下”和“面向可持续发展”的水资源优化配置模型，给出各层次模型表达式，并对各层次模型进行比较；（3）以郑州市为例，介绍各层次模型的应用情况，并对郑州市水资源承载能力计算结果和水资源优化配置计算结果进行分析。
2 水资源优化配置与水资源承载能力之间的关系
水资源优化配置模型，实际上就是针对水资源配置问题，应用系统优化技术建立的优化模型。仅从建立的模型来看，它只是一个优化模型。从建立的优化模型来分类，可以把水资源优化配置分为多目标优化模型和单目标优化模型。
但是，从模型反映的水资源配置思路可能会有很大差异。从传统水资源优化配置来说，尽管还没有提到可持续发展的观念，但它同样用到水资源优化配置模型。这时建立的水资源优化配置模型可能是低级的、考虑因素不全，不能全面反映综合效益最大的目标。虽然如此，它建立的配置模型也是水资源优化配置模型。
随着水资源承载能力概念的提出，如果在水资源优化配置模型中加入“水资源承载能力条件”约束方程，这时建立的水资源优化配置模型就是满足“水资源承载能力”条件的水资源优化配置模型。比没有考虑“水资源承载能力”条件的传统水资源优化配置模型在观念上更先进一步。
由于“可承载”条件仅仅是可持续发展准则的一个方面，满足“可承载”条件还不能保证满足可持续发展所有准则。因此，如果在水资源优化配置中体现可持续发展准则，就要建立满足“可持续发展”条件的水资源优化配置模型。比仅考虑“水资源承载能力”条件的优化配置模型在观念上又先进一步。
从以上分析可以看出：（1）水资源优化配置模型仅仅是针对水资源配置问题建立的优化模型，它会因反映问题的不同、所持观念的不同、考虑因素的不同，建立不同类型、不同层次的优化模型；（2）水资源优化配置模型可能是一个简单的一般优化模型，既不满足“水资源承载能力条件”，也不满足“可持续发展”准则；也可能是满足“水资源承载能力条件”而建立的“基于水资源承载能力的水资源优化配置模型”；也可能是满足“可持续发展准则”而建立的“面向可持续发展的水资源优化配置模型”。
因此，根据反映的水资源配置问题可以把水资源优化配置模型分为：“不承载条件下”、“承载条件下”和“面向可持续发展”三个层次。在现实水资源研究中，这几种配置模型都有可能会遇到。比如，对于许多城市现状水资源利用已经超越水资源承载能力的范围（如郑州市），针对现状水平年建立的水资源优化配置模型只能是“基于不承载条件的水资源优化配置模型”。当然，对于某一规划水平年，由于条件的改善，要强迫满足水资源承载能力的要求，这时建立的水资源优化配置模型是“基于承载条件的水资源优化配置模型”。如果把水资源可持续利用纳入水资源研究中，这时建立的水资源优化配置模型是“面向可持续发展的水资源优化配置模型”。
3 计算模型
3.1 优化模型在水资源承载能力和优化配置计算中的应用
一般优化模型是由目标函数和约束条件组成，形式如下：

（1）

式中，为决策向量；为综合效益函数；为约束条件集。
在上述模型（式（1））中，如果含一个目标函数方程就是单目标优化模型，如果含多个（两个或两个以上）目标函数方程就是多目标优化模型。
水资源优化配置需要建立类似式（1）的优化模型，通过优化模型的求解得到水资源配置方案。关于这一内容的研究已有很多模型和应用成果（如[6][7][8][10]）。
在水资源承载能力定量计算方法中，目前大致有两大类方法：一类是，采用综合评价的方法进行评价计算（如[11]）；一类是，根据水资源承载能力概念建立优化模型，通过优化模型求解得到（如[4]）。
3.2 基于不承载条件的水资源优化配置模型
也就是说，在水资源优化配置模型中，没有考虑水资源承载能力条件。它适用于“已经不可能达到水资源承载能力范围的情况”。比如，对已经严重超出水资源承载能力范围的现状年份，经过一定程度努力也不能满足水资源承载能力条件的规划水平年份，在进行水资源优化配置研究时，所建立的优化配置模型就是此类。
这一模型就是针对水资源配置要求建立的一般优化模型，如上文介绍的式（1）形式。
3.3 基于承载条件的水资源优化配置模型
也就是，在水资源优化配置模型中，考虑水资源承载能力条件，把水资源承载能力条件方程作为约束方程，加入到优化模型中。它适用于“要求达到水资源承载能力范围的水资源优化配置问题”，特别是研究现状水平年理想情况下或规划水平年满足水资源承载能力情况下的水资源优化配置问题，需要建立此类模型。
关于建立此类模型的方法，主要有两种途径：一是，把水资源承载能力模型作为优化配置模型的子模型，直接纳入到优化模型中；二是，把水资源承载能力计算结果作为边界条件，再建立相关的约束方程，纳入到优化模型中。
对于第一种途径，需要把建立的水资源承载能力模型方程放在一般水资源优化配置模型（式（1））中。关于水资源承载能力计算模型已有多个文献做过介绍，作者曾提出一种“基于模拟和优化的控制目标反推模型”方法（简称COIM模型方法），详见参考文献（[4][12]）。COIM模型包括的主要方程如下（方程的详细介绍和说明此略）：
（1）水资源循环转化关系方程
（总水量平衡方程）
++ （可利用水资源计算方程）
（可利用水资源分配方程） （2）
（水资源利用-消耗转化方程）
（水资源消耗量计算方程）
（水资源利用后回归量计算方程）
式中，为降水量；为从区外调水总量；为总蒸发量（包括降水、地表水体、地下潜水蒸发及植物蒸腾）；为总消耗水量；为地下水体蓄水量的变化量；为地表水体蓄水量的变化量；为区外流入本区的水量；为流出本区的水量；为剩余的可利用水资源量（剩余为正，不足为负）；为工业用水消耗水量；为农业用水消耗水量；为生活用水消耗水量；为总回归水量；为可利用水资源量；为水资源可利用综合系数；为水资源量；为区外调水、来水总可利用量；为污水资源化可利用水资源量；为工业用水量；为农业用水量；为生活用水量；为其它用水量；为回归水中所含的水分；为回归水中所含的污染物质。
（2）污染物循环转化关系方程（以黑箱模型为例）
=+- （3）
式中，为控制断面径流量；为控制断面浓度；为排放的河流上游来水量；为上游断面来水浓度；为时间内排放口排放的污染物总量；为污染物综合消减率。
（3）社会经济系统内部相互制约方程
这一方程的建立有两种途径：一是，以水资源作为纽带；二是，通过社会经济系统内部需求作为纽带（左其亭等，2004）。统一简记作：
SubMod (SESD) （4）
（4）水资源承载程度指标约束方程
（5）
≤ 1
式中，为总利用水资源量；为水资源承载程度指标；其它符号同前。
（5）生态系统良性循环控制目标方程

（6）

式中，为污染物总量控制目标值；为控制断面浓度控制目标值；为稀释或转化污染物质所需的水量；其它符号同前。
对于第二种途径，是把水资源承载能力计算结果转化为约束条件，这就需要分析哪些是需要约束才能保证满足水资源承载能力条件。主要可以考虑以下两方面：
（1）社会经济规模的约束
这是水资源承载能力计算结果直接表示的约束，要求配置区域的人口数、工业产值、农业产值在可承载的范围之内，即小于等于最大承载能力指标。
（2）主要控制目标方程
有时为了进一步约束变量范围，可以根据实际情况，从水资源承载能力计算模型中选择主要约束方程，加入到水资源优化配置模型中。比如，为了保证水环境质量在可接受的范围之内，而建立的水环境约束方程。
3.4 面向可持续发展的水资源优化配置模型
是以可持续发展为目标建立的更高层次的优化配置模型。在该模型中要充分体现可持续发展的思想，以综合效益最大为目标函数，在约束条件中要体现出可持续发展的量化准则。关于可持续发展的量化研究也有许多方法，比如基于“社会净福利函数”的量化方法、基于“发展综合指标测度（DD）”的量化方法（左其亭等，2003）。在建立“面向可持续发展的水资源优化配置模型”时，可以根据可持续发展量化方法，建立水资源优化配置模型（如，左其亭等，2003）。
当然，有时为了简化，在一般水资源优化配置模型（式（1））中，直接引用协调度方程，来间接表达可持续发展的目标要求，并对协调度规定最低要求。比如，增加如下约束方程：
≥ （7）
式中：—协调度；—协调度最低要求值；—可承载程度隶属度；—经济增长隶属度；—分别是给定的指数权重，=1。
3.5 模型比较说明
纵观上文分析，可以看出：（1）一般水资源优化配置模型是最普通、最基础的优化模型；基于不承载条件的水资源优化配置模型，没有考虑水资源承载能力条件，适用于“已经不可能达到水资源承载能力范围的情况”；基于承载条件的水资源优化配置模型，考虑水资源承载能力条件，要求优化模型在满足其它约束条件的同时还要满足水资源承载能力条件；面向可持续发展的水资源优化配置模型，不仅要体现水资源承载能力条件，而且要全面体现可持续发展的思想，是更高层次的优化配置模型；（2）在现状水平年，如果能够满足水资源承载能力条件，就要按照“基于承载条件的水资源优化配置模型”来考虑；如果不可能满足水资源承载能力条件，就只能按照“基于不承载条件的水资源优化配置”来建立模型；（3）在规划水平年，如果经过一定努力仍然不可能满足水资源承载能力条件，也只能按照“基于不承载条件的水资源优化配置模型”来考虑；如果经过一定努力能够满足水资源承载能力条件，就要按照“基于承载条件的水资源优化配置”来建立模型；（4）在进行水资源长期综合规划和管理时，要坚持可持续发展的思想，在可预测的时间段内，建立“面向可持续发展的水资源优化配置模型”。
4 应用举例——郑州市水资源承载能力和优化配置计算
4.1 郑州市概况及面临的水资源问题
郑州市是河南省省会，位于河南省中部，北临黄河，是河南省政治、经济、文化、科技、交通、商贸中心。2001年，郑州市区总人口259.65万人，其中非农业人口160.31万人，农业人口99.33万人，国内生产总值GDP为362.5亿元，人均GDP为13963元。
随着城市的发展，水资源问题日益严重。2001年，郑州市水资源总量为1.2924×108m3，实际用水量5.1186×108m3，按本地水资源计算，缺水3.8262×108m3。本地水资源远满足不了用水需要，从黄河引水2.2383×108m3，地下水超采1.3660×108m3，可见郑州市水资源短缺十分严重。另外，郑州市水环境质量令人堪忧，郑州市城市2001年污水排放量达2.1484×108m3，污水处理量仅0.8159×108m3。大量的污水未经处理直接排入河流或干渠，严重污染河流、地下水，经过郑州市的几条河流均超出其水质功能类别。
尽管如此，为了适应城市化发展需要，郑州市将在未来30年中还会有跳跃式发展。按照郑州市发展规划，到2030年，郑州市区人口将达500万，城市规模是现在的2倍。可以想象，那时的水资源问题将进一步加剧，面临的形势将进一步严峻。
4.2 水资源承载能力计算结果
根据计算，得到水资源承载能力计算指标，包括总人口、城镇人口数、农村人口数、工业产值、有效灌溉面积、国内生产总值（如表1）。
表1 郑州市水资源承载能力计算结果表
承载能力指标
单位
2001年
2005年
2010年
2015年
2020年
2025年
2030年
总人口
人
305926
600919
2123886
4093316
4693726
5192009
5844416
城镇人口数
人
225555
510834
2027455
3983200
4577615
5073026
5723396
农村人口数
人
80371
90085
96431
110116
116111
118983
121020
工业产值
万元
251349
765758
3874059
9567437
13165693
17405462
22274852
有效灌溉面积
万亩
38.73
34.51
29.54
25.93
23.96
22.70
21.55
国内生产总值
万元
427148
1051937
5140128
14579076
24461103
36331059
50184629

根据研究，可以得出以下结论：（1）目前，郑州市社会经济规模严重超出水资源承载能力（承载人口30.59万，实际人口259.65万），主要表现为水资源短缺、水环境严重污染；（2）近期2005年，由于区外调水和污水处理能力没有太大改观，郑州市水资源问题将依然存在，仍属于严重超载（承载人口60.09万，预测人口310.85万）；（3）到2010年，郑州市污水处理能力有所提高，并从南水北调工程引水，但引水量不大（预计3.32亿方/年），仍出现超载（承载人口212.39万，预测人口373.95万）；（4）到2020年、2030年，在郑州市实施南水北调、增加污水处理的条件下，水资源承载能力有很大提高，支撑人口接近470万和585万（预测到2030年人口为554.88万），并能保持水资源的可持续利用。
4.3 水资源优化配置模型及计算结果
根据前文分析，由于现状社会经济规模严重超越水资源的承载能力，到2010年也不可能满足水资源承载能力的要求，只能把2001年、2005年、2010年的水资源优化配置模型看成是“基于不承载条件的水资源优化配置模型”。但到2015年，水资源利用条件大为改观，已经能保证满足水资源承载能力的要求，把2015年的水资源优化配置模型看成是“基于承载条件的水资源优化配置模型”。从2015年到2030年，既按照可承载条件来约束，也考虑可持续发展的准则，建立“面向可持续发展的水资源优化配置模型”。该模型是一个基于“协调度”的多目标优化模型。
计算结果汇总如表2，从现状（2001年）到2010年处于不可承载，协调度小于0.6，但到2015年以后，满足水资源承载能力条件，协调度也增至0.8以上。从总的发展趋势来看，研究区由“不可承载”发展到“可承载”再到“可持续发展”的良性发展模式转变。
表2 郑州市水资源优化配置计算结果表
水平年
需水
配
置
水
量
(万方)
污染物排放量
控制断面COD浓度
承载
程度
经济增
长程度
协调度

(万方)
工业
农业
生活
生态
合计
(吨)
(mg/L)

2001
51786
11837
19641
19708
600
51786
40295
123.7
0.0437
0.1111
0.0697
2005
65529
17793
17060
25256
5420
46250
21426
76.3
0.0826
0.1395
0.1074
2010
87575
24905
15133
32397
15140
87575
19868
43.4
0.3723
0.5146
0.4377
2015
100994
32731
12492
39801
15970
100994
13973
27.7
1
0.6831
0.8265
2020
114907
39361
11382
47365
16799
114907
14774
27.4
1
0.7946
0.8914
2025
126072
44384
10373
53674
17641
126072
15293
27.8
1
0.8529
0.9235
2030
134209
46230
9446
60063
18470
134209
18180
26.2
1
0.8529
0.9409
5 结束语
本文在简单介绍水资源承载能力和水资源优化配置概念的基础上，阐述了水资源承载能力和水资源优化配置之间的联系；把水资源优化配置模型分为“不承载条件下”、“承载条件下”和“面向可持续发展”三个层次，给出各层次模型表达式，并对各层次模型进行比较。分析认为，在现实水资源研究中，这几种模型都有可能会遇到，应该针对不同情况建立相应的模型。
在应用举例中，本文以郑州市为实例，建立了水资源承载能力计算模型和水资源优化配置模型，并得到不同水平年的计算结果。通过结果对比分析可知，从现状（2001年）到2010年不可能满足水资源承载能力的要求，只能把2001年、2005年、2010年建成“基于不承载条件的水资源优化配置模型”。但到2015年，能保证满足水资源承载能力的要求，把2015年建成“基于承载条件的水资源优化配置模型”。从2015年到2030年，考虑可持续发展的准则，建立了“面向可持续发展的水资源优化配置模型”。结果显示这种处理能更好地反映实际，为水资源规划与管理提供更符合实际的决策。
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